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Generation Y
(2014)
Genussrechte als Instrument der Unternehmensfinanzierung von kommunalen Wohnungs- baugesellschaften
(2016)
Die kommunalen Wohnungsbaugesellschaften und ihr Geschäftszweck bzw. Versorgungsauftrag erfahren aus gesamtgesellschaftlichen Gründen aktuell einen erheblichen Bedeutungszuwachs. Der kommunale Wohnungsbau soll und muss intensiviert werden, da z.B. zunehmend Wohnungsbindungen auslaufen. Bezahlbare Neubauten fehlen speziell Familien, Senioren, Studenten und Flüchtlingen. Um das Investitionsvolumen zu bewältigen, bedarf es nicht nur der Förderkredite, sondern auch der Zuführung „frischen Kapitals“. Der Beitrag stellt dar, dass Genussrechte ein interessantes und oft unbekanntes Finanzierungsinstrument für kommunale Wohnungsbaugesellschaften mit passgenauen Ausgestaltungsmöglichkeiten sind. Mit Hilfe von Genussrechten können die notwendigen Neubau-Investitionen solide mit Quasi-Eigenkapital unterlegt werden und den sozialen Wohnungsbau wiederbeleben. Genussrechte als Hybridkapital lassen sich mangels gesetzlicher Eingrenzung exakt und individuell ebenso an die Bedürfnisse der kommunalen Wohnungsbaugesellschaft anpassen wie an die der Gesellschafter und des jeweiligen Neubauvorhabens.
Even the shortest flight through unknown, cluttered environments requires reliable local path planning algorithms to avoid unforeseen obstacles. The algorithm must evaluate alternative flight paths and identify the best path if an obstacle blocks its way. Commonly, weighted sums are used here. This work shows that weighted Chebyshev distances and factorial achievement scalarising functions are suitable alternatives to weighted sums if combined with the 3DVFH* local path planning algorithm. Both methods considerably reduce the failure probability of simulated flights in various environments. The standard 3DVFH* uses a weighted sum and has a failure probability of 50% in the test environments. A factorial achievement scalarising function, which minimises the worst combination of two out of four objective functions, reaches a failure probability of 26%; A weighted Chebyshev distance, which optimises the worst objective, has a failure probability of 30%. These results show promise for further enhancements and to support broader applicability.
This work proposes a hybrid algorithm combining an Artificial Neural Network (ANN) with a conventional local path planner to navigate UAVs efficiently in various unknown urban environments. The proposed method of a Hybrid Artificial Neural Network Avoidance System is called HANNAS. The ANN analyses a video stream and classifies the current environment. This information about the current Environment is used to set several control parameters of a conventional local path planner, the 3DVFH*. The local path planner then plans the path toward a specific goal point based on distance data from a depth camera. We trained and tested a state-of-the-art image segmentation algorithm, PP-LiteSeg. The proposed HANNAS method reaches a failure probability of 17%, which is less than half the failure probability of the baseline and around half the failure probability of an improved, bio-inspired version of the 3DVFH*. The proposed HANNAS method does not show any disadvantages regarding flight time or flight distance.